InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer vol.13, no.2, Agustus 2023, 155-166 http://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/Incomtech P-ISSN: 2085-4811 E-ISSN: 2579-6089
ISSN 2085-4811, eISSN: 2579-6089

## Analisis Faktor Penentu Kesuksesan Aplikasi Smartcity di Kabupaten Boyolali
Dhefi Intan Lukmana 1* , Ahmad R. Pratama 2
1 Magister Teknik Informatika, Universitas Islam Indonesia Jl. Kaliurang No.Km. 14,5, Yogyakarta, Indonesia
2 Magister Teknik Informatika,
Universitas Islam Indonesia Jl. Kaliurang No.Km. 14,5, Yogyakarta, Indonesia
*Email Penulis Koresponden: dhefi.lukmana@students.uii.ac.id

## Abstrak :
Kemajuan  teknologi  dapat  menjadi  pemicu  kendalan masyarakat  mengenai  permasalahan  ekonomi,  sosial, budaya,  dan  keamanan.  Warga  atau  masyarakat  menuntut maksimalnya  pelayanan  dari  penyelenggara  pemerintah kota,  namun  terkadang  tidak  didukung  oleh  sumber  daya yang memadai. Pengelola kota yang berbasis pemanfaatan teknologi dan sumber daya yang ditawarkan oleh smartcity menjadi  alternatif  yang  sesuai  dengan  visi  dan  misi kabupaten  Boyolali.  Pada  kenyataanya  masih  terdapat beberapa  masyarakat  yang  belum  menggunakan  smartcity, akan  tetapi  penelitian  ini  berfokus  pada  masyarakat  yang menggunakan  smartcity  sehingga  penulis  menganalisis faktor penentu penerimaan aplikasi smarcity di Kabupaten Boyolali.  Penelitian  ini  dilakukan  melalui  survei  dengan menyebarkan  kuesioner  melalui  media  elektronik/media sosial  dengan  jumlah  responden  terkumpul  sebanyak  202 warga Kabupaten Boyolali dengan jumlah 114 adalah warga yang  menggunakan  smartcity.  Dari  data  responden  dapat diperoleh beberapa faktor penentu yang dapat mempengaruhi penerimaan Aplikasi Smartcity di Kabupaten Boyolali.  Dengan  menggunakan  metode  analisis  SEM (Structural Equation Modeling) dan IS Succes Model yang digunakan  penelitian  sebelumnya  Penulis  menggunakan variable laten untuk mengetahui faktor yang mempengaruhi kesuksesan  penerapan  aplikasi  smartcity.  Variable  yang digunakan  yaitu  System  Quality,  Information  Quality, Service  Quality,  Use,  User  Satisfaction,  Net  Benefits  dari masing-masing  variabel  tersebut  ditemukan  beberapa indikator  yang  dapat  mempengaruhi  keterkaitan  variable untuk  mencapai  manfaat  yang  dirasakan  oleh  pengguna smartcity di Kabupaten Boyolali.
This is an open access article under the CC BY-NC license
Kata Kunci : Smartcity ; SEM (Structural Equation Modeling); IS Succes

## Riwayat Artikel:
Diserahkan 24 Nopember 2022 Direvisi 28 Maret 2023 Diterima 26 Mei 2023 Dipublikasi 15 Agustus 2023
DOI : 10.22441/incomtech.v13i2.17902
156 InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer , vol.13, no.2, Agustus 2023, 155-166

## 1. PENDAHULUAN
Pengembangan  kota  melalui  konsep smartcity terus  mengalami  peningkatan yang sangat pesat sesuai dengan kebutuhan kota. Namun, pengembangan kota yang terjadi  tidak  diiringi  dengan  pemahaman  konsep smartcity [2] .  Saat  ini  tengah berkembang  konsep smartcity atau  kota  cerdas,  dimana  kota-kota  besar  di Indonesia sudah mulai menerapkan konsep tersebut, namun masih belum mencapai seutuhnya. Kota yang disebut smartcity adalah kota yang pada awalnya memiliki terobosan baru dalam penyelesaian masalah di kotanya, dan sukses meningkatkan performa kotanya [3]. Smartcity merupakan suatu konsep pengembangan dan implementasi teknologi yang diterapkan di suatu kota, sebagai sebuah interaksi yang menyeluruh di antara berbagai  indikator  yang  ada [4] .  Tujuan  dari smartcity untuk  meningkatkan  dan menata suatu kota dengan memanfaatkan teknologi untuk memberikan pelayanan kepada masyarakat berbasis teknologi, serta meningkatkan pembangunan ekonomi berkelanjutan dan maksimal [5] . Diharapkan konsep smartcity ini dapat diterapkan di  berbagai  kota  dengan  kesesuaian  zaman  dan  dapat  diterima  oleh  masyarakat untuk membantu agar akses masyarakat dengan pemerintah lebih mudah.
Kota  cerdas  diidentifikasikan  pada  6  (enam)  dimensi  utama  yaitu smart governmen t (pemerintahan cerdas), smart economy (ekonomi cerdas), smart society (kehidupan  sosial  cerdas), smart  mobility (mobilitas  cerdas ),  smart  environment (lingkungan  cerdas),  dan quality  of  live (hidup  berkualitas) [6] .  Dari  keenam dimensi tersebut, dalam penerapannya setiap kota dapat memfokuskan pada salah satu  dimensi  saja  tergantung  dari  karakteristik  kota  dan  prioritas  permasalahan kotanya. Teknologi   informasi   dan   komunikasi   hadir sebagai tools yang dapat     membantu     mengatasi permasalahan-permasalahan  umum  yang  ada  di dalam suatu  kota menggunakan  pendekatan  yg  dikenal dengan sebutan smartcity . Konsep smartcity (kota  pintar) berkembang secara pesat dan menjadi salah satu hal yang dianggap  penting  di  setiap  kota  karena  menunjang  kota dalam    dimensi sosial, ekonomi, dan kenyamanan lingkungan [6]. Smartcity pada Kabupaten Boyolali merupakan sebuah aplikasi yang memiliki beberapa fitur untuk memudahkan masyarakat dalam hal mengakses fasilitas yang diberikan  oleh  pemerintah  dimanapun  berada.  Wilayah  Kabupaten  Boyolali mengaplikasikan smartcity yang  bertujuan  untuk  meningkatkan  pelayanan pemerintah kepada masyarakat. Dari segi pemerintahan telah menyiapkan berbagai fasilitas  penunjang  untuk  aplikasi smartcity ini  agar  berjalan  dengan  baik.  Oleh sebab  itu,  penulis  menganalisis  faktor  apa  saja  yang  menjadi  penentu  dalam penerimaan  Aplikasi smartcity yang  disediakan  oleh  Pemerintah  Kabupaten Boyolali.
Berdasarkan uraian diatas, penelitian ini dimaksudkan untuk memahami faktor yang menjadi vaiabel laten sebagai penentu dalam penerimaan aplikasi smartcity . Dalam pengumpulan data penulis melakukan pembagian kuesioner yang diberikan kepada  responden  yaitu  masyarakat  Kabupaten  Boyolali.  Kuesioner  dibagikan secara online sehingga mudah dalam menjangkau wilayah yang berada didaerah pelosok dan memaksimalkan hasil survei dengan waktu sedikit mungkin.
Lukmana et al., Analisis Faktor Penentu Kesuksesan Aplikasi Smartcity di Kabupaten… 157

## 2. METODE

## 2.1 Pengumpulan Data
Data yang dikumpulkan penulis diperoleh melalui penyebaran kuesioner melalui Google Forms yang dilakukan dengan dua tahap . Tahap pertama bertujuan untuk mengetahui  bahwa  responden  merupakan  masyarakat  Boyolali.  Survei  kedua bertujuan  untuk  mengetahui  masyarakat  boyolali  yang  mengetahui  atau  pernah menggunakan aplikasi smartcity .
Survei Tahap pertama dilakukan kepada warga masyarakat Boyolali yang berada di  beberapa  tempat  dan  secara  umum  memperoleh  data  sebanyak  202  orang responden, dengan rincian sebagai seperti tampak pada Tabel 1.
Tabel 1. Demografi Responden Karakteristik n % Jenis Kelamin Laki-laki 125 61.9 Perempuan 77 38.1 Usia <= 19 27 13.4 20-24 38 18.8 25-30 59 29.2 31-39 47 23.3 >= 40 31 15.3 Domisili Boyolali (Kota) 65 32.2 Cepogo 23 11.4 Mojosongo 30 14.9 Gladagsari 9 4.5 Teras 8 4.0 Banyudono 7 3.5 Lainya 60 29.5 Pendidikan Terakhir Tidak Tamat SD 1 0.5 Tamat SD/Sederajat 11 5.4 Tamat SMP/Sederajat 26 12.9 Tamat SMA/Sederajat 77 38.1 Tamat Program Diploma 28 13.9 Tamat Program Sarjana 57 28.2 Tamat Program Pascasarjana 2 1.0 Sektor Pekerjaan Negeri 19 9.4 Swasta 88 43.6 Wiraswasta 35 17.3 Pekerja Lepas 22 10.9 Pelajar 14 6.9 Tidak Bekerja 24 11.9 Penghasilan Bulanan < 1 Juta 45 22.3 1 – 2,99 98 48.5 3 – 4,99 46 22.8 5 – 9,99 12 5.9 >10 juta 1 0.5 Pernah menggunakan Ya 115 56.3 Tidak 87 43.7
Variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah System Quality , Information Quality , Service Quality , Use , User Satisfaction, Net Benefits .
158 InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer , vol.13, no.2, Agustus 2023, 155-166
Pengukuran variabel mengikuti dimensi dan indikator seperti yang dirangkum pada Tabel 2 dan Tabel 3.
Tabel 2 . Indikator Variabel laten No  Variabel Laten Dimensi Indikator 1 System Quality /Kualitas Sistem Kemudahan Kemudahan aplikasi digunakan oleh user Ingin User dapat dengan mudah melakukan apa yang diinginkan pada aplikasi tersebut Interaksi Keluwesan interaksi user dengan aplikasi Cara Kemudahan cara mempelajari aplikasi bagi user baru 2 Information Quality /Kualitas Informasi Akurat Ketersediaan informasi yang akurat pada Aplikasi Smartcity Manfaat Aplikasi Smartcity menyediakan Informasi yang bermanfaat untuk user Percaya Kepercayaan user terhadap informasi yang disediakan oleh aplikasi Waktu User mendapatkan informasi yang dibutuhkan dalam waktu yang relatif singkat 3 Service Quality /Kualitas Pelayanan Teknis Terdapat dukungan teknis yang memadai pada aplikasi Smartcity Boyolali Infrastruktur Aplikasi Smartcity Boyolali didukung oleh infrastruktur yang memadai Keandalan Informasi yang dibutuhkan Aplikasi Smartcity Boyolali dapat diandalkan untuk memberikan informasi saat dibutuhkan
Kelengkapan Layanan Layanan yang disajikan aplikasi Smartcity Boyolali cukup lengkap 4 Use/ Kegunaan proses Mempermudah proses pelayanan oleh pemerintahan cepat Mempercepat proses pelayanan pemerintahan umum Memberikan banyak manfaat bagi user terutama warga Kabupaten Boyolali 5 User Satisfaction / Kepuasan Pengguna Layanan User merasa puas dengan layanan yang disediakan aplikasi Fitur User merasa puas dengan fitur yang disediakan oleh aplikasi Kepuasan Secara umum user puas menggunakan aplikasi smartcity 6 Net Benefits Sistem Aplikasi dapat mengatasi kelemahan sistem tradisional Update Membantu user dapat mendapatkan update informasi Teknologi Membantu user untuk lebih melek teknologi Kehidupan Aplikasi berperan dalam mempermudah kehidupan user Kesejahteraan Aplikasi memberikan peran dalam mensejahterakan user
Lukmana et al., Analisis Faktor Penentu Kesuksesan Aplikasi Smartcity di Kabupaten…
159
Tabel 3. Item Pengukuran Item Keterangan
Sq1 Kemudahan aplikasi digunakan oleh user Sq2 User dapat dengan mudah melakukan apa yang diinginkan pada aplikasi tersebut Sq3 Keluwesan interaksi user dengan aplikasi Sq4 Kemudahan cara mempelajari aplikasi bagi user baru Iq1 Ketersediaan informasi yang akurat pada Aplikasi Smartcity Iq2 Aplikasi Smartcity menyediakan Informasi yang bermanfaat untuk user Iq3 User mendapatkan informasi yang dibutuhkan dalam waktu yang relatif singkat Iq4 Kemudahan cara mempelajari aplikasi bagi user baru Seq1 Terdapat dukungan teknis yang memadai pada aplikasi Smartcity Boyolali Seq2 Aplikasi Smartcity Boyolali didukung oleh infrastruktur yang memadai Seq3 Aplikasi Smartcity Boyolali dapat diandalkan untuk memberikan informasi saat dibutuhkan Seq4 Layanan yang disajikan aplikasi Smartcity Boyolali cukup lengkap U1 Aplikasi Smartcity Boyolali mempermudah proses pelayanan pemerintah U2 Aplikasi Smartcity Boyolali mempercepat proses pelayanan pemerintah U3 Secara umum user puas menggunakan aplikasi smartcity Us1 User merasa puas dengan fitur yang disediakan oleh aplikasi Us2 User merasa puas dengan layanan yang disediakan aplikasi Us3 Secara umum user puas menggunakan aplikasi smartcity Nb1 Aplikasi dapat mengatasi kelemahan sistem tradisional Nb2 Membantu user dapat mendapatkan update informasi Nb3 Membantu user untuk lebih melek teknologi Nb4 Aplikasi berperan dalam mempermudah kehidupan pengguna Nb5 Aplikasi memberikan peran dalam mensejahterakan pengguna

## 2.2. Analisis Data
Dari  hasil  survei  yang  telah  dilakukan  peneliti  kemudian  dianalisis menggunakan metode analisis data model path analysis (analisis jalur) digunakan untuk menganalisis pola hubungan di antara variabel. Model ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh langsung maupun tidak langsung seperangkat variabel bebas ( eksogen ) terhadap variabel terikat ( endogen ). Analisis jalur merupakan peluasan dari analisis regresi linear berganda, atau analisis jalur adalah penggunaan analisis regresi untuk menaksir hubungan kausalitas antara variabel ( model casual ) yang telah ditetapkan sebelumnya berdasarkan teori [7] . Pengukuran keempat variabel mengikuti dimensi dan indikator.
2.2 SEM ( Structural Equation Modeling )
SEM  merupakan  alat  analisis  yang  mengkombinasikan  berbagai  alat  statistik, seperti  analisis  faktor,  regresi,  dan  analisis  jalur [8] .  SEM  bertujuan  untuk mengkonfirmasi apakah model yang telah hipotesisnya valid atau tidak bukan untuk menemukan model, sehingga pengguna diharuskan membuat model berdasarkan teori yang ada [9] .
SEM  dengan  variabel  laten  terdiri  dari  tiga  set  persamaan  simultan,  yang diperkirakan  secara  bersamaan:  (1)  model  pengukuran  (atau  submodel)  untuk variabel  endogen  (dependen),  (2)  model  pengukuran  (sub)  untuk  eksogen (independen),  dan  (3)  model  struktural  (sub),  yang  semuanya  diperkirakan bersamaan. Model struktural SEM digunakan untuk menangkap pengaruh kausal
160 InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer , vol.13, no.2, Agustus 2023, 155-166
(efek  regresi)  dari  variabel  eksogen  pada  variabel  endogen  dan  pengaruh  kausal dari variabel endogen satu sama lain [10]. SEM  merupakan  gabungan analyisis  path dan confirmatory  factor  analysis (CFA). Analysis path untuk menentukan pola hubungan antara variabel manivest . Sedangkan  CFA  untuk  mengkonfirmasi  hubungan  antara  variabel manives t  dan variabel  latennya  serta  untuk  menunjukkan  variabel  laten  mana  yang memungkinkan untuk dikorelasikan. CFA bertujuan untuk menguji measurement model dan  validasi  penelitian  sedangkan analysis  path untuk  menguji  model variabel laten. Sehingga SEM dapat menguji keduanya yaitu model pengukuran dan model struktural [11] .
Model penelitian yang diuji terdiri dari enam variabel eksogen dan satu variabel endogen seperti diilustrasikan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Usulan Model Penelitian
Seperti  yang  terlihat  dalam  gambar  diatas,  terdapat  sembilan  hipotesis  dalam penelitian ini. Secara rinci, hipotesis tersebut sebagai berikut:
H1. System Quality berpengaruh positif atas Use secara signifikan H2. System Quality berpengaruh positif atas User Satisfaction secara signifikan H3. Information Quality berpengaruh positif atas Use secara signifikan H4. Information Quality berpengaruh positif atas User Satisfaction secara signifikan H5. Service Quality berpengaruh positif atas Use secara signifikan H6. Service Quality berpengaruh positif atas User Satisfaction secara signifikan H7. Use berpengaruh positif atas User Satisfaction secara signifikan H8. Use berpengaruh positif atas Net Benefits secara signifikan H9. User Satisfaction berpengaruh positif atas Net Benefits secara signifikan
Lukmana et al., Analisis Faktor Penentu Kesuksesan Aplikasi Smartcity di Kabupaten… 161
Dari  hasil  survei  yang  telah  dilakukan  peneliti  kemudian  dianalisis menggunakan metode analisis data model path analysis (analisis jalur) digunakan untuk menganalisis pola hubungan di antara variabel. Model ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh langsung maupun tidak langsung seperangkat variabel bebas (eksogen)  terhadap  variabel  terikat  (endogen) [7] .  Analisis  jalur  merupakan perluasan  dari  analisis  regresi  linear  berganda,  atau  analisis  jalur  adalah penggunaan  analisis  regresi  untuk  menaksir  hubungan  kausalitas  antara  variabel yang telah ditetapkan sebelumnya berdasarkan teori [12].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Uji  validitas  item  dilakukan  dengan  menggunakan Confirmatory  Factor Analysis (CFA),  dimana  nilai  loading  yang  dihasilkan  dari  suatu  item  dianggap valid apabila melebihi atau > 0,50 [13].

## Tabel 4. Mean, Standar Deviasi, Nilai Loading
No Item Mean  SD Loading
1 Sq1 3.518 0.988  0.78 2 Sq2 3.509 0.914  0.75 3 Sq3 3.447 0.969  0.73 4 Sq4 3.518 0.942  0.74 5 Iq1 3.360 1.014  0.76 6 Iq2 3.535 0.894  0.80 7 Iq3 3.509 0.833  0.69 8 Iq4 3.465 0.970  0.70 9 Seq1 3.211 0.945  0.85 10 Seq2 3.325 0.897  0.84 11 Seq3 3.307 1.022  0.67 12 Seq4 3.254 0.948  0.76 13 U1 3.228 0.977  0.78 14 U2 3.167 1.021  0.76 15 U3 3.316 0.895  0.85 16 Us1 3.061 1.006  0.82 17 Us2 3.193 0.939  0.65 18 Us3 3.175 0.904  0.81 19 Nb1 3.096 1.004  0.80 20 Nb2 3.158 1.085  0.77 21 Nb3 3.096 1..021  0.81 22 Nb4 2.974 1.025  0.72 23 Nb5 2.921 1.081  0.82 Tabel 5. Hasil uji HTMT pertama SQ IQ SEQ USE SAT
NB
SQ 1.000 IQ 1.016 1.000 SEQ 0.844 0.880 1.000 USE 0.788 0.787 0.884 1.000 SAT 0.758 0.768 0.915 0.877 1.000 NB 0.798 0.799 0.799 0.848 0.804 1.000
162 InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer , vol.13, no.2, Agustus 2023, 155-166
Uji  validitas  diskriminan  dilakukan  dengan  metode Heterotrait-Monotrait (HTMT) . Apabila hasil nilai rasio < 0,90, berarti menunjukkan validitas diskriminan yang baik. Nilai indeks kesesuian antara model yang diusulkan dalam penelitian ini beserta dengan nilai standar yang direkomendasikan [13] dapat dilihat pada Tabel 4 . Dari hasil di atas, nilai rasio HTMT antara variable SEQ ( Service Quality ) dan SAT ( User Satisfaction ) adalah 0.915 maka belum memenuhi standar bahwa nilai harus  kurang  dari  0.90,  sehingga  dilakukan  kembali  seleksi  data  agar  perolehan nilai HTMT bisa kurang dari 0.90.
Seleksi  data  dilakukan  dengan  menghilangkan  beberapa  indikator  untuk mencapai hasil yang diinginkan. Penulis menghilangkan indikator diantaranya IQ4, U3,SEQ3,dan US2. Sehingga data uji coba HTMT kedua diperoleh seperti tampak pada Tabel 5.
Tabel 6. Uji HTMT kedua SQ IQ USE SEQ SAT NB SQ 1.000 IQ 1.006 1.000
USE 0.738 0.679 1.000 SEQ 0.818 0.814 0.866 1.000 SAT 0.774 0.735 0.781 0.889 1.000 NB 0.798 0.753 0.874 0.796 0.796 1.000
Setelah selesai melakukan seleksi data pada masing-masing indikator kemudian diperoleh  nilai  dari  indeks    kesesuaian  antara  model  yang  diusulkan  dalam penelitian ini beserta nilai standar yang direkomendasikan.
Tabel 7. Indeks Kesesuaian Indeks Nilai Cut Off Value Keterangan χ 2 /df 2.436 [14] < 3.00 Baik SRMR 0.058 [14] < 0.08 Baik RMSEA 0.122 [14] < 0.08 Kurang Baik CFI 0.903 [14] > 0.95 Kurang Baik TLI 0.882 [14] > 0.95 Kurang Baik
Selanjutnya,  uji  validitas  item  dilakukan  dengan  menggunakan Confirmatory Factor  Analysis (CFA).  CFA  tidak  dimaksudkan  untuk  menghasilkan  model, melainkan menguji model pengukuran yang dikembangkan atas dasar kajian teori tertentu [15] .  Batas  minimal  koefisien  bobot  faktor  (lambda-λ)  yang  dianggap layak dalam penelitian yang bersifat konfirmatori adalah tidak kurang dari 0.5 [12]. Koefisien  bobot  faktor  pada  dasarnya  menunjukkan  keeratan  hubungan  atau korelasi antara variabel laten dengan variabel manifesnya [15] .
Berdasarkan koefisien bobot faktor, selanjutnya dapat diidentifikasi reliabilitas dari  model  pengukuran  yang  diusulkan.  Sebagaimana  diketahui,  reliabilitas menunjukkan  kemantapan  dan  kekonsistenan  dari  indikator-indikator  untuk mendefinisikan secara unidimensional sebuah konstruk yang diukur. Dalam format CFA, reliabilitas diindikasikan oleh dua ukuran yaitu Construct Reliability dan Variance  Extracted .  Berikut  adalah  tabel  hasil  uji  CFA  $  Lamda dari masing-masing indikator.
Lukmana et al., Analisis Faktor Penentu Kesuksesan Aplikasi Smartcity di Kabupaten…
163
Tabel 6. Hasil Uji CFA $ Lamda SQ IQ SEQ USE SAT NB Sq1 0.771 0.000 0.000 0.000  0.000 0.000 Sq2 0.834 0.000 0.000 0.000  0.000 0.000 Sq3 0.792 0.000 0.000 0.000  0.000 0.000 Sq4 0.800 0.000 0.000 0.000  0.000 0.000 Iq1 0.000 0.840 0.000 0.000  0.000 0.000 Iq2 0.000 0.849 0.000 0.000  0.000 0.000 Iq3 0.000 0.786 0.000 0.000  0.000 0.000 Iq4 0.000 0.690 0.000 0.000  0.000 0.000 Seq1  0.000 0.000 0.919 0.000  0.000 0.000 Seq2  0.000 0.000 0.881 0.000  0.000 0.000 Seq3  0.000 0.000 0.703 0.000  0.000 0.000 Seq4  0.000 0.000 0.803 0.000  0.000 0.000 U1 0.000 0.000 0.000 0.849 0.000 0.000 U2 0.000 0.000 0.000 0.827 0.000 0.000 U3 0.000 0.000 0.000 0.891 0.000 0.000 Us1 0.000 0.000 0.000 0.000 0.894 0.000 Us2 0.000 0.000 0.000 0.000 0.729 0.000 Us3 0.000 0.000 0.000 0.000 0.902 0.000 Nb1 0.000 0.000 0.000 0.000  0.000 0.807 Nb2 0.000 0.000 0.000 0.000  0.000 0.850 Nb3 0.000 0.000 0.000 0.000  0.000 0.900 Nb4 0.000 0.000 0.000 0.000  0.000 0.816 Nb5 0.000 0.000 0.000 0.000  0.000 0.904
Hasil  dari  uji  coba  CFA  $  Lamda  di  atas  bahwa  masing-masing  indikator memiliki nilai > 0.5 sehingga dapat dikatakan layak untuk sebuah penelitian.
Selanjutnya  dari  hasil  tersebut  dilakukan  visualisasi  dengan  menggunakan diagram struktural sehingga model lebih dipahami.
Apabila semua pengujian telah dinyatakan sesuai, kemudian dilakukan analisis selanjutnya yaitu analisis kesesuaian koefisien jalur atau model sebab akibat. Nilai tersebut diambil dari nilai ρ masing-masing variabel berfungsi untuk mengetahui hubungan yang telah dihipotesiskan apakah memang signifikan secara statistik atau tidak .
Tabel 8 . Ringkasan Hipotesis Hipotesis Hubungan ρ (>|z|) Koefisien Nilai Status H1 SQ → USE 0.654 -2.21 Tidak Signifikan H2 SQ → SAT 0.623 -0.85 Tidak Signifikan H3 IQ → USE 0.629 2.42 Tidak Signifikan H4 IQ→ SAT 0.561 0.99 Tidak Signifikan H5 SEQ → USE 0.026 0.66* Signifikan H6 SEQ → SAT 0.102 0.50 Tidak Signifikan H7 USE → SAT 0.376 0.29 Tidak Signifikan H8 USE → NB 0.000 0.68*** Signifikan H9 SAT → NB 0.032 0.25* Signifikan
164 InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer , vol.13, no.2, Agustus 2023, 155-166
ISSN 2085-4811, eISSN: 2579-6089

## Gambar 2 . Koefisien Jalur Yang Diusulkan
Dari  hasil  penelitian  dengan  analisis  jalur  yang  telah  dilakukan,  ditemukan bahwa variabel yang mempengaruhi secara signifikan yaitu Service Quality (SEQ), Use (Use), dan User Satisfaction (SAT). Pada analisis jalur yang telah dilakukan variabel SQ tidak mempengaruhi secara signifikan  pada  variabel USE maupun SAT .  Mungkin  dikarenakan  sistem  yang disediakan oleh smartcity tidak cukup luwes dan tidak mudah dipahami bagi user. Sehingga  user  merasa  bahwa  aplikasi  ini  kurang  memudahkan  pelayanan pemerintah. Masyarakat masih merasa untuk mendapatkan pelayanan yang cepat dan  mudah  tetap  langsung  datang  ke  kantor  pelayanan.  Disisi  lain  masyarakat belum terbiasa dengan fitur yang disediakan oleh sistem sehingga mereka masih merasa  puas  dengan  pelayanan  tatap  muka  dikantor  daripada  melalui  sebuah aplikasi.
Pada  variabel IQ juga  tidak  terbukti  mempengaruhi  secara  sigifikan  pada variabel USE dan SAT .  Hal  ini  mungkin  disebabkan  oleh  kurang update nya informasi  yang  disediakan  oleh  aplikasi smartcity .  Sehingga  terjadi  kesalah pahaman seperti contoh ketika dilapangan sudah berganti regulasi akan tetapi pada sistem  belum  di  perbaharui  mengenai  regulasi,  maka  hal  itu  menjadi  penyebab ketidakpercayaan  masyarakat  terhadap  aplikasi  ini.  Disisi  lain  aplikasi  ini  tidak menyediakan  informasi realtime sehingga  user  merasa  kurang  akan kebermanfaatan aplikasi ini.
Pada variabel SQ terbukti secara signifikan mempengaruhi variabel USE , akan tetapi tidak memperngaruhi variabel SAT secara signifikan. Responden merasakan manfaat aplikasi ini dalam membantu user dalam mengakses pelayanan pemerintah, tampilan  yang  disajikan  juga  banyak  dan  bervariasi  sehingga  efektif  dan  efisien walupun masih sederhana. Akan tetapi user atau masyarakat Boyolali masih belum merasa puas dengan layanan yang diberikan oleh aplikasi ini. Hasil penelitian ini menginformasikan bahwa apabila kualitas layanan yng disediakan oleh aplikasi ini ditingkatkan maka akan meningkat pula kegunaan yang dirasakan oleh masyarakat.
Lukmana et al., Analisis Faktor Penentu Kesuksesan Aplikasi Smartcity di Kabupaten… 165
ISSN 2085-4811, eISSN: 2579-6089
Kemudian  pada  variabel USE terbukti  mempengaruhi  secara  signifikan  pada variabel NB .  Hal  ini  disebabkan  apabila  aplikasi  ini  dapat  memberikan  layanan untuk  mempermudah  dan  mempercepat  pelayanan  pemerintah  maka  aplikasi  ini dianggap telah membantu mengatasi kelemahan sistem yang ada. Sehingga dapat diartikan apabila aplikasi ini sudah menyediakan layanan yang seperti diharapkan oleh masyarakat maka aplikasi ini akan dianggap berperan dalam mempermudah kehidupan masyarakat dalam mengakses pelayanan pemerintah. Namun  variabel USE ini tidak mempengaruhi signifikan terhadap SAT . Pada variabel SAT terbukti berpengaruh secara signifikan terhadap NB . Mungkin hal ini disebebkan karena kepuasan pengguna terhadap fitur-fitur yang disediakan oleh aplikasi smartcity ini membant masyarakat dalam hal memperoleh informasi terbaru  yang  disediakan  oleh  pemerintah  melalui  aplikasi  ini.  Sehingga  apabila layanan  pada  aplikasi  ini  ditingkatkan  maka  akan  meningkat  juga  manfaat  yang dirasakan oleh user.

## 4. KESIMPULAN
Pada penelitian ini menganalisis mengenai Analisis Faktor Penentu Kesuksesan Aplikasi Smartcity di  Kabupaten  Boyolali,  terkhusus  warga  masyarakat  boyolali yang telah menggunakan aplikasi smartcity. Penelitian ini menemukan 3 variabel yang  mempengaruhi  manfaat  yang  dirasakan  oleh  masyarakat  secara  signifikan. Dapat disimpulkan bahwa penelitian ini menjelaskan adanya faktor penentu yang mempengaruhi dalam kesuksesan sebuah penerimaan aplikasi. Secara umum model yang  diusulkan  dapat  menjelaskan  80,4%  faktor  penentu  apa  saja  yang  dapat mempengaruhi kepuasan pengguna aplikasi smartcity di wilayah boyolali .
R EFEREN SI
[1] W.  H.  Delone  and  M.  E.  H,  “A  Ten-Year  Update,  Journal  of  Management  Information Systems,” vol. 19, 2003.
[2] D.  R.  Paola,  “Searching  for  Smart  City  definition:  a  comprehensive  proposal,” Int.  J. Comput. Technol. , vol. 11, no. 5, pp. 2544–2551, 2013.
[3] W. Dwita and D. Achmad, “Kota Surabaya Menuju Smart City,” tesis , 2013.
[4] Pratama, E-commerce, E-business dan Mobile commerce berbasis open source . Bandung: Informatika, 2015.
[5] Supangkat, “Smart Comunity for Smart City,” 2015.
[6] Billie E Bitjoli, Yaulie Deo Y. Rindengan, Stanley Karouw “Analisa Kesiapan Kota Cerdas (Studi Kasus: Pemerintah Kota Manado)”, Jurnal Teknik Informatika, 2017.
[7] A. Kuncoro and Ridwan, “Cara Menggunakan dan Memaknai Analisis Jalur”, Bandung: Alfabeta, 2008.
[8] N. Christof, K. Ulf, F. Friedrich, and S. Rolf, “(Why) Should We Use SEM? Pros and Cons of Structural Equation Modeling,” Methods Psychol. Res. Online , vol. 8, no. 2, pp. 1–22,
2003.
[9] R.  Shah  and  S.  M.  Goldstein,  “Use  of  structural  equation  modeling  in  operations management research: Looking back and forward,” J. Oper. Manag. , vol. 24, no. 2, pp. 148– 169, 2006.
[10] Cohen, “What exactly a smartcity?,” 2013. www.boydcohen.com
[11] Sayyida  and  Alwiyah,  “Perkembangan  Structural  Equation  Modeling  (Sem)  Dan Aplikasinya Dalam Bidang Ekonomi,” Performance Bisnis Akunt. , vol. 8, 2018.
[12] I. Ghozali, “Universitas Sebelas Maret Surakarta,” 2008.
[13] K.  Schermelleh-Engel,  H.  Moosbrugger,  and  H.  Müller,  “Evaluating  the  fit  of  structural
Commented [R1]: Lengkapi nama jurnal.
Commented [R2]: Silahkan dicari jurnal yang sesuai untuk ref [10]
Commented [R3]: Lengkapi referensi nomer 12.
166 InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer , vol.13, no.2, Agustus 2023, 155-166
equation  models:  Tests  of  significance  and  descriptive  goodness-of-fit  measures,” MPR- online , vol. 8, no. May, pp. 23–74, 2003.
[14] J. F. Hair JR, B. W. C, B. J. Babin, and R. E. Andreson, “Multivariate Data Analysis,” in Multivariate Data Analysis , NJ: Prentice Hall, 2010.
[15] Maruyama, “‘Basic of Structural Equation Modeling,’” no. Sage Publications, 1998.